马华，彭思雨，秦宏毅

（湖南师范大学信息科学与工程学院，长沙 410081）

0 引言

近年来，在线学习开始大规模普及，各类在线学习平台发展迅速，在线学习一方面为教师提供了有力的线上实时教学支持，另一方面为学生开展个性化学习提供了丰富的学习资源。在个性化教学过程中，准确感知学生实时的知识状态（即对知识点的掌握情况）尤为重要，而习题测试是主要的实现途径［1］。传统的习题测试系统仅统计学生在每道题上的得分总值，未分析学生对于习题所关联的知识点的不同掌握程度。而现实中，总分值相同的学生知识状态可能差异明显。如果完全依靠教师的经验对学生的认知状况进行人工判断，不仅耗时耗力，其结果的准确度也可能难以得到保障。尤其面对当前大规模在线学习背景下庞大的学生规模，更凸显出实现自动化的学生认知状态诊断的必要性。

认知诊断理论是认知科学与心理测量学相结合并应用于教育领域的结果［2］。认知诊断理论的蓬勃发展，产生了一系列认知诊断模型。传统的认知诊断模型，例如DINA（deterministic inputs，noisy and-gate）模型［3］，仅处理客观题题型。为扩展实现认知诊断模型对于主观题题型的支持，Liu等人提出了模糊认知诊断框架（fuzzy cognitive diagnosis framework，FuzzyCDF）［4］。

本文基于模糊认知诊断框架，设计并开发了一个基于认知诊断建模的个性化在线习题测试系统，该系统实现了试题管理、课程管理、组卷管理、测验管理、学情报告等功能模块，系统基于学生对测试试题的作答情况，对学生进行个性化的认知诊断分析，获得学生对不同知识点的掌握情况，生成学情分析报表，从而为教师实施因材施教和学生开展有针对性的自主学习提供重要支持。……